Machine Learning con Python y Scikit Learn
Curso
Online
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Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
Online
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Horas lectivas
85h
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Duración
Flexible
En este curso aprenderás de manera gradual y práctica sobre Machine Learning, sus diversas ramas y cómo abordar problemas utilizando Python. No es necesario tener conocimientos previos de Python, ya que se proporcionará una introducción que cubre los fundamentos del análisis de datos con este lenguaje, su instalación y, en tan solo 3 horas, podrás aplicar Machine Learning con Python de manera inmediata.
Después de cada módulo, tendrás la oportunidad de poner en práctica lo aprendido con casos reales, y se proporcionará el código utilizado para que puedas adaptarlo fácilmente a tus propias necesidades.
A tener en cuenta
El objetivo es que, al concluir el curso, los estudiantes puedan emprender proyectos, habiendo trabajado previamente en casos prácticos reales al final de cada sección. Además, dispondrán del código utilizado, lo que les permitirá ajustarlo sin dificultad a sus proyectos específicos.
Este curso está enfocado a profesionales que quieran aprender Python enfocado a las librerías Numpy, Pandas, Matplotlib y la librería machine learning Sciki Learn.
Diploma acreditativo
Opiniones
Materias
- Análisis de datos
- Python
- Machine learning
- Codificación
- Inteligencia artificial
Profesores
Victor Cosido
Profesor
Temario
Sección 1: Introducción al Aprendizaje Automático
· Estructura del curso.
· Definición de Aprendizaje Automático.
· Relación entre Machine Learning, Inteligencia Artificial y Deep Learning.
· Diferentes tipos de Machine Learning.
Sección 2: Introducción a Python
· Instalación de Python y Jupyter.
· Fundamentos de Python.
· Inicio en bibliotecas como Numpy, Pandas, Matplotlib y Scikit-Learn.
Sección 3: Aprendizaje automático - Clasificación
· Explicación de la clasificación en Machine Learning y los problemas que aborda.
· Algoritmos de Machine Learning para clasificación, como Decision Trees, SVM, Naive Bayes, Regresión Logística y KNN.
· Caso práctico de clasificación con Scikit-Learn.
· Ejercicio de codificación relacionado con la clasificación.
Sección 4: Aprendizaje automático - Regresión
· Introducción a la regresión en Machine Learning y sus aplicaciones.
· Algoritmo de regresión lineal en Machine Learning.
· Caso práctico de regresión con Scikit-Learn.
Sección 5: Aprendizaje automático - Agrupación
· Explicación de la agrupación (clustering) en Machine Learning y sus aplicaciones.
· Algoritmo de agrupación K-Means en Machine Learning.
· Caso práctico de agrupación con Scikit-Learn.
Sección 6: Aprendizaje automático - Reglas de Asociación
· Descripción de las reglas de asociación en Machine Learning y sus usos.
· Algoritmo "Apriori" para reglas de asociación.
· Caso práctico con explicación paso a paso sobre reglas de asociación.
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